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计算意义是有益认知偏差的来源
人类大脑已经进化到能够解决在多种环境中遇到的问题。在解决这些挑战时，它会形成关于世界多维信息的心理模拟。这些过程会产生与环境相关的行为。大脑作为过度参数化的建模器官，是产生复杂世界中行为的进化解决方案。生物最基本的特征之一是它们计算从外部和内部环境中接收的信息的价值。通过这种计算，生物可以在每种环境中以最佳方式行事。大多数其他生物几乎只计算生物学价值（例如如何获取食物），而人类作为一种文化生物，则从一个人的活动角度计算意义。计算意义是指人类大脑的过程，借助这个过程，个人试图使自己理解相应的情况，以了解如何以最佳方式行事。本文通过探索计算意义所开辟的不同可能性，并深入了解更广泛的视角，挑战了行为经济学的偏见中心方法。我们专注于确认偏见和框架效应作为认知偏见的行为经济学例子。我们得出结论，从大脑的计算意义的角度来看，这些偏见的使用是人类大脑优化设计的计算系统不可或缺的特性。从这个角度来看，认知偏见在某些情况下可能是合理的。以偏见为中心的方法依赖于仅包含少数解释变量的小规模可解释模型，而计算意义的观点则强调行为模型，这些模型允许多个变量。人们习惯于在多维和多变的环境中工作。人类大脑在这样的环境中处于最佳状态，科学研究应该越来越多地在模拟真实环境的情况下进行。通过使用自然刺激（例如视频和虚拟现实），我们可以为研究目的创建更逼真、更逼真的环境，并使用机器学习算法分析结果数据。通过这种方式，我们可以更好地解释、理解和预测人类在不同情况下的行为和选择。
生成人工智能、共同进化和语言教育 语言教育
Kern（2024，本期）在《现代语言杂志》本期发表的压轴文章，为批判性地反思（人类）教师在日益广泛的促进第二语言（L2）发展的技术中所扮演的角色提供了机会。正如 Kern 准确描述的那样，自 2020 年 3 月全球爆发新冠肺炎疫情以来，许多习惯于在面对面教学环境中授课的语言教育工作者被迫转向远程教学，而且通常没有专门设计的远程学习模式所具备的亲身体验和基础设施支持。语言教育工作者迎接了这一挑战。而且据我估计，过去几年，在语言教学和学习模式（包括住宿、混合和远程环境）中，技术的有效使用有所提高。在技术应用于语言学习的历史中，视频会议、社交媒体、语言教程网站和应用程序、在线教科书和语法、翻译工具以及基于视频和音频的内容（等等）的使用并不令人惊讶。正如互联网理论家 Clay Shirky 所描述的那样，“通信工具只有在技术上变得无趣时才会变得具有社交意义”（Shirky，2008 年，第 105 页），事实上，人们对更深入地研究人类现在日常使用的数字技术和模式有着浓厚的兴趣，因为它们可能会改变语言的使用和发展轨迹。这一领域的深刻研究包括应用维果茨基的中介概念、扁平的本体论方法（如拒绝严格区分人类和非人类实体的社会唯物主义），以及将人类认知的焦点从大脑局部扩展到认知和学习的观点，这些观点体现、嵌入、实施和分布在不断变化的社会、符号和物质环境中，包括技术的结合。让我补充一点，目前的主要颠覆性技术是生成人工智能（GenAI），它为传统导向的、机构定位的指导性语言学习带来了许多机会，也带来了相当大的风险和挑战。在以下各节中，我首先讨论人类与技术交织在一起的共同进化动态。然后，我描述了我自己（和其他人促进的）一些关于使用的研究
利用人工智能进行电子学习
摘要 本文强调了现代世界中智能系统的不断发展，旨在简化人类的学习。它强调了电子学习的出现，旨在利用人工智能作为高等教育的解决方案来传播知识。电子学习的主要目标是基于合理的技术设计以高效的方式提供高质量的教育。创建电子学习课程是一项复杂而昂贵的任务，涉及许多人和技能。然而，人工智能的最新进展提供了自动化这一过程的可能性。本文提出了一种通过集成人工智能 (AI) 来加强电子学习领域数据安全的创新方法。使用先进的数据分析和统计建模技术，我们可以识别潜在的漏洞并提出主动措施来降低风险。我们的方法使用人工智能实时监控可疑活动并相应地调整安全策略。通过利用人工智能在异常检测和恶意行为预测方面的多功能性，我们的方法可以动态防御新兴威胁。这项研究的结果证明了人工智能驱动的电子学习在确保数据安全的同时优化远程学习过程的有效性。因此，作者提出使用智能系统自动生成电子学习课程，并声称这种方法比传统的课程开发方法更有效。这项研究的重点是电子学习课程的自动生成，然后使用概念图进行评估。研究人员声称，这种方法不仅比传统方法更有效，而且生成的课程质量更高。本文强调了人工智能改变电子学习课程开发和交付方式的潜力，为在线教育提供更高效、更高质量的解决方案。关键词：电子学习、人工智能、自动课程生成、概念图1.引言广义上讲，人工智能（AI）是软件程序或机器假设或学习的能力。到目前为止，人工智能已经习惯于以许多不同的方式在人机之间进行调解；从讨论的科学学科到击败个人选手的国际象棋程序的例子。人工智能已经开始进入教学和学习领域，因为它已被证明是一种引人入胜的手段，可以增强学习材料和策略。电子学习已被证明是一个巨大的
AT 技术战略 - 奥克兰交通
简介 奥克兰交通局 (AT) 负责提供最能满足各类交通网络用户需求的交通系统，并实现奥克兰规划的愿景，即让奥克兰成为世界上最宜居的城市。规划旨在通过综合的单一系统方法改善交通网络的整合，涵盖公共交通、道路、人行道、其他交通方式和自行车道。这将实现转型，使公共交通出行次数从 2012 年的每年 7000 万次增加一倍至 2022 年的 1.4 亿次，同时使所有其他交通方式（如商业）变得更加高效。技术是实现这一目标的关键推动因素。现代交通系统需要技术“粘合剂”来收集、处理和利用数据，从而为所有交通方式和服务提供运营有效性、效率、安全性和弹性。未来的模式，如半自动驾驶或全自动车辆（“无人驾驶汽车”）、货运无人机和移动即服务（如拼车或汽车/自行车共享），将完全依赖于数字技术。流行的数字业务正在改变客户的期望，并使人们习惯于期望服务水平的显着提高，快速推出，通过数字渠道提供更多的信息和个性化体验——不仅仅是来自苹果和亚马逊等基于互联网的组织，而是来自所有企业和所有政府部门。该技术战略记录了一些长期的技术战略愿景，以及针对 AT 的数字、ITS 和 BT 计划的短期（24 个月）战略、目标、原则和行动。它并非旨在成为一份详细的规定性计划，而是关键主题、重点领域和一些高级行动的概述。数字化项目的本质决定了它无法进行传统的、详细的、自下而上的技术规划，因为成功的数字化项目以客户为主导、以人为本，并根据其所处的环境因素快速变化。数字化方法侧重于敏捷且可迭代的客户成果，因此，虽然理解了最高目标并同意了一些基本原则，但确切的成果及其实现方式是作为数字化“冲刺”的一部分交付的。本文档的目的是：• 描述 AT 的技术战略愿景，包括数字、ITS 和传统 IT 组件• 阐明我们的客户将如何受益于这一技术战略• 为 AT 未来 24 个月的技术计划建立背景和方法• 概述它们如何服务于 AT 的战略目标——以及其合作伙伴和利益相关者的战略目标，以及• 概述数字计划、ITS 和 BT 将如何协调以支持这些目标
临床医生的人工智能指南 - Pure
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
May-2021.pdf - 工业自动化杂志
这对于整个世界来说都是一个困难时期，尤其是印度。本专栏引用了 Yuval Noah Harari 于 2021 年 2 月下旬撰写的文章，这位著名的以色列教授在文章中警告世界，忽视疫情的更广泛后果是危险的。在这种时候，指责政府成为一种时尚，但事实是，这样的悲剧往往是多种因素共同造成的。最大的因素是自满。一旦危机过去，人类的心理可能就会习惯于忘记不良后果。随着社交距离被遗忘，谨慎被抛到九霄云外，即使人群挤满了商场和电影院；经过数月的封锁，私人活动和庆祝活动也恢复了。持续两个月的选举日程增加了群众感染的致命风险，尽管印度各地都报告了新的 Covid 毒株。结果是电视屏幕上出现了令人难以忘怀的画面：人们匆忙将感染 Covid 的亲人从一家医院送到另一家医院；疯狂争夺基本药物；医用氧气短缺；死者排长队等待最后的仪式——简而言之，在最需要这些设施的时候，它暴露了设施的不足。现在不是追究责任的时候。相反，现在是认真反省和诚实努力弥补我们医疗基础设施中如此无情暴露的漏洞的时候了，以便为下一波疫情做好准备，鉴于我们仍然没有完全意识到这种流行病的性质，下一波疫情现在似乎是不可避免的。重要的是要记住 Harari 的原话：“那么，为什么会有这么多的死亡和苦难？因为糟糕的政治决策。”Harari 并没有具体谈论任何国家。他的观点是普遍的，但最终却带来了灾难性的后果。本期《工业自动化》通过头条新闻和一些有见地的访谈，涵盖了环境工程与可持续性的重要主题。各种工业革命带来的惊人发展对环境造成了毁灭性的影响，导致大规模的森林砍伐、水体污染、我们呼吸的空气污染和臭氧层的消耗，从而影响了地球的传统天气模式。如果这听起来很糟糕，那么这个故事也有积极的一面，即世界各国政府为控制损失而采取的一致行动。头条新闻和补充文章探讨了这些努力的各个方面以及领先公司如何为碳中和运动做出贡献。
盲文触觉音频设备的可用性评估 (...
通才特殊需求专业 摘要 本研究调查了对 BTAD（盲文触觉音频设备）的物理属性、声音重量、质地和可学习性的评估。该研究采用描述性研究设计，彻底检查了 BTAD 的可用性。来自菲律宾宿务的九名特意挑选的参与者分别使用 BTAD 并使用研究人员开发的问卷对其进行了评估。分析揭示了六个主要主题：对 BTAD 物理属性的肯定观察、对其物理特性的否定观察、音量放大、BTAD 的便携性、质地一致性和易于操作。研究结果表明，用户对 BTAD 的满意度和改进领域参差不齐，尤其突出了音量问题，这对于依赖听觉提示的视障人士至关重要。因此，该研究建议提高设备的音量和耐用性。敦促未来的研究人员考虑用户反馈并优先考虑建议的改进，以开发更精致、功能更强大的 BTAD。关键词：BTAD、盲文触觉音频设备、可用性评估、描述性研究、视障、听觉提示、音量增强、设备耐用性。引言对于盲人来说，学习盲文阅读和书写与印刷品识字对于视力正常的人来说一样重要。盲文识字开辟了一个学习、休闲和就业机会的世界。儿童必须直接从经过认证的教师那里学习如何用盲文阅读和书写，这些教师意识到盲文在培养识字能力方面的重要性。大多数学习者从视障学生 (TVI) 的指导老师那里接受盲文指导，并得到通常只习惯于印刷品的教师的支持。学习盲文的学生面临的最大挑战之一是能否充分使用 TVI。盲文识字率低：世界各地都有视障人士。然而，只有少数人能够接触到盲文技术和教育。基于 RM Sheffield 的研究。例如，1992 年，美国教育部在一封概述其最终资助目标的信中指出，阅读盲文的学生比例正在下降。1965 年，所有盲人和视障学生中 48% 是盲文读者。到 1989 年，这一比例已降至 12%（第 14289 页）。文章强调了盲人和视障人士盲文识字率下降的惊人趋势。此外，传统盲文学习的有效指导也存在障碍。为了应对这些挑战，本研究试图全面评估盲文触觉音频设备
自动化的设计，制造和开发...
I.简介世界目前正在通过使用技术来自动化每项操作，很明显，个人已经习惯于使用有效的方法来完成任务。人们可以观察到种子播种方法和机械的进步是如何随着时间的推移而发生的。（2013）。这是这项研究工作背后的真正动机。工程师已经创建了手动，部分自动化和完全操作的种子播种设备，因为适当的种子播种是农业过程中的关键步骤。Kalay Khan等人，（2015年）。 世界上最大的行业对于一个国家的经济增长至关重要。 对于每个农民来说，农业是一项必要但非常费力的任务。 由于耕种在大规模完成时很耗时，因此需要更多人员。 因此，为简化人工劳动而创建了农业机制。 从农场机械化（Bankole等人） 2021）自动农业（Leonard等人 2022），播种机器人（Kee等人 （2016）＆Xudong等。 （2021），许多研究人员研究了种植方法的发展。 还研究了种子播种机中涉及的不同过程的自动化，例如太阳能系统，种子计量系统的利用，使用Arduino Artmega的传感器等。 Hogue等。 （2013）。 这将导致种子的更好，更一致的间距，同时需要减少人工和时间在同一地区种植的时间。Kalay Khan等人，（2015年）。世界上最大的行业对于一个国家的经济增长至关重要。对于每个农民来说，农业是一项必要但非常费力的任务。由于耕种在大规模完成时很耗时，因此需要更多人员。因此，为简化人工劳动而创建了农业机制。从农场机械化（Bankole等人2021）自动农业（Leonard等人2022），播种机器人（Kee等人（2016）＆Xudong等。（2021），许多研究人员研究了种植方法的发展。还研究了种子播种机中涉及的不同过程的自动化，例如太阳能系统，种子计量系统的利用，使用Arduino Artmega的传感器等。Hogue等。（2013）。这将导致种子的更好，更一致的间距，同时需要减少人工和时间在同一地区种植的时间。该研究项目的目的是使用Arduino编程，继电器和一个用于种植玉米种子和豆类的降低模块设计和构建播种机。构造的机器非常实用，Adedeji等人（2020年）和物联网技术可将命令发送到机器，从而启用用户的远程控制。